초록
잔여 표현 학습은 복잡한 함수를 학습하는 최적화 문제를 단순화시키며, 전통적인 컨볼루션 신경망에서 널리 사용되어 왔습니다. 그러나 이는 깊은 신경 결정 숲(NDF)에는 적용되지 않았습니다. 본 논문에서는 잔여 학습을 NDF에 통합하였으며, 그 결과로 생성된 모델은 세 가지 공개 연령 추정 벤치마크에서 최고 수준의 정확도를 달성하면서도 더 적은 메모리와 계산량을 요구합니다. 또한 우리는 기울기 기반 기술을 사용하여 NDF의 의사결정 과정을 시각화하고 얼굴 이미지 입력이 어떻게 이를 영향을 미치는지를 이해하였습니다. 코드와 사전 훈련된 모델들은 https://github.com/Nicholasli1995/VisualizingNDF 에서 제공될 예정입니다.